基于Dempster-Shafer证据推理的水中目标多特征融合识别技术

• 作者: 吴亮 彭圆 闫祎
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: Dempster-Shafer 融合识别 神经网络 水中目标
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 2503-2505
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文

摘要

多特征融合是将各种信息以某种优化准则组合起来,产生对观测目标的一致性解释和描述,从而形成比单一信息源更精取、更完整的估计和判决;文章重点研究了Dempster-Shafer证据理论,讨论了它的可应用性,在此基础上把决策融合策略与模糊自适应共振(FART)神经网络、所获取的特征知识相结合,实现了对三类目标的分类识别,实验表明通过决策融合后可使识别率比原来提高2％左右,提高了识别的可靠性,显示了该方法在实现水中目标识别上的重要应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭圆		3	33	2.0	3.0
2	吴亮	海军驻大连地区军事代表室	14	58	4.0	7.0
3	闫祎		4	10	2.0	3.0